Research On Experiential Marketing to B2C E-commerce——An Example of Amazon.cn

近年来，随着中国电子商务行业的飞速发展，网络购物被越来越多的消费者接受，其市场规模不断扩大。2008年全国网络购物交易额规模突破千亿大关，达1281.8亿，相比2007年增长128.5%。网络购物市场的迅猛发展给B2C电子商务提供一个良好的发展机遇。同时，在体验经济时代，体验营销作为一种为消费者带来个性化消费体验的营销手段受到越来越多企业的重视。B2C电子商务企业可以借助体验营销带给消费者不一样的网络购物体验，从而对B2C电子商务企业的发展和品牌建设有着重要的意义。面对国内B2C行业中各家网络商城之间的激烈竞争，卓越亚马逊(www.amazon.cn)一直注重消费者的购物体验，从而跻身于国内著...In recent years, with the rapid development of China's e-commerce industry, online shopping has been more and more acceptable to many consumers and its market scale is continually expanding. The whole country online sales have exceeded to one hundred billion in 2008, reaching RMB128.18 billion. This number has grown over 128.5 percent compared with that in 2007. The constant expanding of online sh...学位：工商管理硕士院系专业：管理学院工商管理教育中心（MBA中心）_工商管理硕士(MBA)学号：1792006115142

Practice and Thinking of "No.1 Military Medical Project" Fixed Assets Management Subsystem

提出应在“军卫一号“固定资产管理子系统的平台上增加3个功能模块,解决了医院在医疗设备购置计划管理、医学计量设备管理和医疗设备效益分析实际工作中遇到的数据量大、工作效率低等问题,为更好地实现医院医疗设备的规范化和科学化管理提供参考。To make the "No.1 Military Medical Project" fixed assets management subsystem meet the practical requirements of medical equipment management in hospital,it is suggested that three functional modules which are used for management of the medical equipment purchase plan,medical metrical equipment and medical equipment cost-benefit analysis should be developed on the platform of "No.1 Military Medical Project"

人肝癌裸鼠移植瘤株HHC_4、HHC_(15)的分子病理学研究

厦门市同安地区已成为中国肝癌死亡率第二的高发区。作者对由来自该地区肝癌病人的人肝癌所建立的裸鼠移植瘤株(HHC_4、HHC_(15)细胞所提取的dnA进行分子生物学研究。应用PCr方法发现了HHC_4、HHC_(15)癌细胞dnA都有HbVdnA整合。通过dnA测序,证明了HHC_4dnA有P53基因第250密码子的C→A突变;HHC_(15)有P53基因第249密码子的g→T突变。这为本地区肝癌死亡率与高HbV感染率和/或黄曲霉素b_1在食品中高污染率的关系提供有力的分子病理学证据

试论我国对外汇法律关系主体的管理在三资企业外汇平衡中的作用

学位：法学硕士院系专业：法学院法律系_国际法学(含国际公法、国际私法、国际经济法)学号：YL000029

全球OA期刊出版大数据监测方法

是否拥抱OA、确定OA 发展路径，可能决定一个国家的未来开放科学传播、未来数字出版格局，然而当前还缺乏对OA 研究的有效方法。本文针对当前OA 出版中出现的学术质量良莠不齐、APC 模式混乱等无监管问题，研究全球OA 出版大数据的监测方法，设计全球OA 期刊出版监测体系，包括监测指标、监测模型，用来监测OA 出版现状、问题并设置监测预警点，为我国OA 选择、科技期刊转型、开放科学的发展提供依据。</p

Minimum Error Rate Training Based on Ensemble Learning

最小错误率训练是统计机器翻译的标准调参方法,在统计机器翻译建模过程中发挥着重要作用.然而,该方法在训练过程中容易出现训练过拟合现象,即开发集训练得到的权重无法很好地适用于翻译测试集.针对该问题,本文引入集成学习方法来优化调参.在调参时挑选不同的特征子集来训练多组特征权重,并计算权重之间的空间距离以删除不合理的特征权重,再根据各组子集在开发集上的blEu(bIlInguAl EVAluATIOn undErSTudy)值来进行加权平均,获得最终的特征权重.nIST和IWSlT实验结果表明,该方法具有较好的效果.Minimum error rate training(MERT)is a standard tuning parameter procedure in statistical machine translation,playing a significant role in the process.However,the overfitting phenomenon is likely to occur in the original MERT.In other words,weights trained from development set cannot be fit for test sets.In view of this issue,we adopt ensemble learning method to the training process in this paper.To be specific,we first select different feature subsets to acquire several groups of feature weights through MERT,and then filter out unreasonable weights according to their spatial distance,and at last we compute the weighted average as the final feature weight based on their BLEU scores on development set.Experiments on NIST and IWSLT show that our method is efficient for the translation tasks using the training and testing data sets of different domains